• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권2호
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• pp.46-54
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• 2015

Vision-based tracking has been proposed as a means to efficiently track a large number of construction resources operating in a congested site. In order to obtain 3D coordinates of an object, it is necessary to employ stereo-vision theories. Detecting and tracking of multiple objects require an entity matching process that finds corresponding pairs of detected entities across the two camera views. This paper proposes an efficient way of entity matching for tracking of construction workers. The proposed method basically uses epipolar geometry which represents the relationship between the two fixed cameras. Each pixel coordinate in a camera view is projected onto the other camera view as an epipolar line. The proposed method finds the matching pair of a worker entity by comparing the proximity of the all detected entities in the other view to the epipolar line. Experimental results demonstrate its suitability for automated entity matching for 3D vision-based tracking of construction workers.

• 한국해안해양공학회지
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• 제18권1호
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• pp.63-68
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• 2006

조석 주기 동안에 시간에 따라 위치가 변하는 수륙 경계선은 조간대 지형을 측정하는 보조 자료로 활용될 수 있다. 즉 밀물 시 연속적으로 촬영된 영상으로부터 추출된 수륙경계선의 표고는 해수면 변화 자료를 이용하여 등심선으로 이용할 수 있으며 등심선의 수평거리는 영상 기하보정 처리를 통하여 정량적인 값으로 변환할 수 있다. 이러한 관측 기술을 서해안의 대이작도 큰풀안 백사장에 적용하였다. 조간대에서의 자연적인 수위변화를 이용하는 영상 관측 기법은 정확도가 높으며 또한 시간과 경제적인 측면에서 유리하다. 이러한 기술은 3차원 수조에서 연안지형 변화를 연구하는 물리모형 실험에서 시간별 지형 변화를 관측하는데 효과적으로 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.7-15
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• 1998

본 논문은 렌즈와 여러 요인에 의해 야기되는 왜곡 영상을 본래 영상에 가까운 영상으로 보정하기 위한 방법을 제안한다. 왜곡되지 않은 가정된 표준영상과 왜곡 영상간의 3차 변환 모델링을 통하여 보정 계수를 구한 후 왜곡 영상에 이 계수를 적용하여 원하는 영상을 얻는다. 보정계수는 카메라의 위치나 렌즈 변경등 촬영 환경이 변경될 때까지 유효하다. 본 연구는 보정계수를 구하기 위한 영상처리 과정과 왜곡 영상에 보정계수를 적용하여실 영상으로 간주되는 영상을 만들어내는 보정계수 적용 과정으로 되어 있다. 본 논문에서제안하는 방법은 특정 시스템 환경과 카메라 렌즈의 영향에 의해 부과된 변형된 영상으로부터 실제 영상을 관측하는 시스템에 적용하기 위한 것이며 실험은 원자로에 부착 될 CCD카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 대상으로 하였고 보정 정도가 기존 방법보다 우수함을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.172-174
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• 2009

This paper describes an implementation method for the 'People Counting System' which detects and tracks moving people using a fixed single camera. This system proposes the method of improving performances by compensating weakness of existing algorithm. For increasing effect of detection, this system uses Single Gaussian Background Modeling which is more robust at noise and has adaptiveness. It minimizes unnecessarily detected area that is a limitation of the detecting method by using the background differences. And this system prevents additional detecting problems by removing shadow. Also, This system solves the problems of segmentation and union of people by using a new method. This method can work appropriately, if the angle of camera would not strictly vertical or the direction of shadow were lopsided. Also, by using integration System, it can solve a number of special cases as many as possible. For example, if the system fails to tracking, it will detect the object again and will make it possible to count moving people.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.137-144
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• 2010

DSLR 카메라를 이용하여 획득한 지상 디지털 영상자료는 지상 사진 측량, 공간모델링에 활용할 수 있다. 지상 디지털 영상에서 각 화소의 명암도는 영상을 결정하는 가장 중요한 매개변수(parameter)이다. 따라서 좀 더 명확한 명암도의 수치 자료를 획득하고 활용하기 위하여 디지털 카메라의 분광학적 특성과 파라미터를 추정해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 Sony DSC-F828 DSLR 카메라로 연속촬영(프레임속도 0.38초)을 통하여 얻은 7장의 같은 디지털 컬러 사진으로부터 각각 RGB 밴드의 명암도 값을 추출하여 프레임 간 화소별 명암도 차이를 확인하고, 각 컬러 밴드에 대한 각 화소의 통계학적인 분석을 통하여 분광학적인 특성의 프레임별, 화소별, 밴드별 변화와 그에 따른 상관관계에 대하여 추정해 보는 것을 목적으로 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권5호
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• pp.2141-2155
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• 2020

In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.824-833
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• 2006

In this paper, the image modelling of road's lane markings is established using view frustum(VF) model. From this model, a measurement system of lane markings and obstacles is proposed. The system also involve the real time processing of the 3D position coordinate and the distance data from the camera to the points on the 3D world coordinate by virtue of the camera calibration. In order to reduce their measurement error, an useful algorithm for which analyze the geometric variations due to traveling vehicle's fluctuation using VF model is proposed. In experiments, without correction, for instance, the $0.4^{\circ}$ of pitching rotation gives the error of $0.4{\sim}0.6m$ at the distance of 10m, but the more far distance cause exponentially the more error. We con finned that this algorithm can be reduced less than 0.1m of error at the same condition.

• 한국측량학회지
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• 제26권6호
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• pp.611-616
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• 2008

모바일 매핑시스템 (Mobile Mapping Systems)에 장착된 카메라로부터, 3차원 데이터를 취득시, 취득된 3차원 데이터의 정밀도를 결정하는 중요한 요소 중 하나는 IMU/GPS와 카메라 좌표계간의 상대적인 위치(lever-arm)와 자세(bore-sight) 얼라인먼트이다. 기존 연구는 지상기준점(GPS)을 통하여 카메라의 절대표정을 계산하기 때문에, 하나의 좌표계 (GPS 좌표계) 상에서 이 얼라인먼트가 이루어진다. 이 방법은 GCP을 기본적으로 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 GCP가 필요하지 않고, 연관성이 없는 카메라 데이터와 IMU/GPS 데이터를 통하여 이 두좌표계 간의 얼라인먼트를 계산하는 수학적 모델링을 제시한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권6호
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• pp.993-1001
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• 2011

Unmanned ground vehicle for facility protection mostly uses model of territory for autonomous navigation. However, modeling of territory using several sensors is highly time consuming and sometimes inefficient for road application. Therefore, an estimation of drivable path based on features of road is required for high speed autonomous navigation on road. In this paper, an estimation method of drivable path using camera and 2D laser rangefinder is proposed. First, a vanishing point is estimated based on image data from CCD camera. Second, a road width is estimated based on range data from 2D laser rangefinder. Finally, the drivable path is estimated by fusing the vanishing point and the road width. The proposed method is tested on both well-structured road and unpaved road like cross-country situation.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.294-298
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• 2009

본 연구에서는 에지 성분의 추출을 보다 섬세하게 처리함으로써 이미지 화질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 고전적인 보간을 응용한 ESII(Edge Sensitive Image Interpolation)으로 보간 커널 식에서 고정된 매개 변수를 사용하지 않고 주변 화소 값으로부터 적절한 정보를 얻어내서 매 화소마다 매개변수를 변화시킨다. LSE(Least Square Error)를 이용하여 CME(Camera Modelling Error)를 최소화 하도록 보간 할 화소 값을 결정함으로써 이미지를 복원하며, 기존 방법에 비교하여 객관적, 주관적 화질이 우수함을 실험, 제시하였으며 또한 영상을 1차원 정보로 분리하여 고려한 결과 계산상의 복잡도를 줄이는 효과를 기대할 수 있다.